基于双耦合混沌振子的未知频率弱信号检测

针对微弱信号检测的难点问题,提出了一种应用于未知频率微弱信号的分段测频检测方法.利用双耦合Duffing系统相轨迹状态的跃迁对于输入微弱信号的敏感特性实现了对淹没在强噪声中的微弱信号的检测,同时利用分段测频方法实现了对微弱信号的频率测量,有效地解决了单Duffing振子的微弱信号检测方法易受噪声影响产生误判的问题,突破了现有微弱信号混沌振子检测方法只能进行已知频率信号检测的局限性.仿真实验结果证明该方法确实能够较为准确地检测出输入微弱周期信号的频率,使微弱信号检测技术得到进一步完善.     

基于随机共振的混合频率微弱信号检测

非线性随机共振系统,为高噪声背景下微弱信号的检测提供了新方法.由于在检测微弱信号时受小频率参数和微弱信号幅度的约束,给实际应用带来了很大的困难.针对这一问题,利用归一化变换的随机共振微弱信号检测方法,通过引入归一化变换因子,消除随机共振系统对待测信号频率的限制,实现在高噪声背景下,混有高、低频待测信号的检测.理论分析和仿真结果表明:对埋在高噪声中的高、低频混合微弱信号,采用归一化变换,获得一个适当的输入信号到随机共振体系,通过输出信号的频谱分析检测出来,构建了一种可实现的高低频混合的微弱信号检测方法.     

强噪声下微弱信号处理方法研究

机械设备中信号检测时有用信号比较微弱且存在较强的噪声,给信号检测与处理带来了一定的困难。针对这个难题,采用相关检测、自适应滤波器等微弱信号检测方法,从噪声中检测出微弱信号。首先介绍了相关检测法与自适应滤波器的基本原理,重点阐述相关检测法与自适应滤波器结构及去除噪声干扰的方法,分别用时域与频域方法对微弱信号进行提取。最后在机械实验台上进行验证,实验结果表明：相关检测法与自适应滤波器均能去除干扰信号,提取到有效信号。     

分数阶Duffing系统动态特性研究及微弱信号检测（英文）

为了进一步提高微弱信号的检测能力,在更低信噪比环境下提取微弱信号的特征信息,提出采用分数阶Duffing系统实现微弱周期信号检测。基于常规Duffing-Holmes数学模型,通过加入分数阶微分算子引入了分数阶Duffing方程数学模型,利用变量代换对该模型进行改进可实现任意频率的微弱周期信号检测。研究分析系统阻尼比参数变化对系统非线性动力学特性的影响,给出了最佳阻尼比参数范围;研究了微分阶次与系统临界混沌阈值变化关系,得出微分阶次与系统临界混沌阈值成反比关系的结论。分别在高斯白噪声及色噪声背景下对微弱信号进行检测与识别,大量仿真结果表明,分数阶Duffing系统检测微弱信号的最低信噪比门限值比整数阶Duffing系统降低了10 dB,提高了检测微弱信号能力。     

分数阶Duffing系统动态特性研究及微弱信号检测

为了进一步提高微弱信号的检测能力,在更低信噪比环境下提取微弱信号的特征信息,提出采用分数阶Duffing系统实现微弱周期信号检测。基于常规Duffing-Holmes数学模型 ,通过加入分数阶微分算子引入了分数阶Duffing方程数学模型,利用变量代换对该模型进行改进可实现任意频率的微弱周期信号检测。研究分析系统阻尼比参数变化对系统非线性动力学特性的影响,给出了最佳阻尼比参数范围;研究了微分阶次与系统临界混沌阈值变化关系,得出微分阶次与系统临界混沌阈值成反比关系的结论。分别在高斯白噪声及色噪声背景下对微弱信号进行检测与识别,大量仿真结果表明,分数阶Duffing系统检测微弱信号的最低信噪比门限值比整数阶Duffing系统降低了10 dB,提高了检测微弱信号能力。     

一种微弱信号的检测技术

针对于实际应用中的小信号,特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取问题进行了论证,分析了信号和噪声在时间特性方面和统计特性上的差别,介绍了一种有效的用相关函数检测技术来提取被噪声淹没的极微弱信号的方法.     

一种微弱信号的检测技术

针对于实际应用中的小信号,特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取问题进行了论证,分析了信号和噪声在时间特性方面和统计特性上的差别,介绍了一种有效的用相关函数检测技术来提取被噪声淹没的极微弱信号的方法.     

基于MSP430的微弱信号检测系统

基于TI公司的单片机MSP430G2553的微弱信号检测系统,由稳压供电电源、加法器、纯电阻分压网络、带通滤波器、A/D转换器以及数码管显示电路等模块组成.能实现淹没在强噪声背景下的正弦微弱信号的检测,并能正确显示正弦信号的峰值.实现了在强噪声环境下检测出有效微弱信号的功能.     

基于混沌振子探测微弱动态周期测量信号

介绍了Duffing振子检测微弱信号的原理和过程以及利用混沌振子来检测淹没在强噪声背景中的微弱动态周期测量信号的方法．理论分析和仿真实验均表明混沌振子能有效地检测微弱动态周期信号．该检测方法既能形成一种独立的检测理论，也可以作为现行微弱信号检测理论的有效补充．     

微弱信号检测技术的研究

相干检测技术是利用参考信号与有用信号具有相关性，而与噪声互不相关的性质，从而通过互相关系运算来削弱噪声。达到提高信噪比的1种微弱信息检测技术。相干检测技术是众多微弱信号检测技术中能够使信噪比改善最大，恢复信号原形的最佳技术     

基于互相关和最大似然估计的弱信号检测

弱信号检测一直以来是人们研究的热点，如何从强噪声环境下提取有用的信号非常关键。简单介绍互相关检测的原理及最大似然理论，并在此基础上，提出了将互相关检测与最大似然理论相结合检测弱信号的新方法。仿真结果表明，此方法是可行的。     

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法.该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据.该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性:同时能检测多种频率的信号.仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100dB,频率误差为0.04％左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术.     

海水营养盐微弱信号检测技术研究

基于光电检测原理和锁相放大技术,对海水营养盐微弱信号检测技术进行了研究。采用模拟锁相放大电路对光电二极管的微弱电压信号进行前置放大滤波处理,基于STM32F401硬件平台提出了改进的变步长最小均方自适应滤波算法对微弱信号做进一步滤波提取,最终实现海水营养盐微弱信号的精准检测。仿真和实验数据表明,该技术方案能够提高营养盐传感器的数据准确度和精密度。     

用混沌振子检测淹没在强背景噪声中的方波信号

提供一个利用混沌振子检测微弱方波信号的有效方法 ,仿真实验表明 ,混沌振子在强噪声背景下对方波信号非常敏感 ,并将可测信噪比范围扩展到 - 88.45d B.     

一类基于混沌振子的公钥数字水印算法

把被保护数字媒体看成噪声,将水印算法转换为强噪声背景下弱信号提取问题.在用混沌振子检测强噪声背景下弱方波信号模型的基础上,提出了一种除密钥外能公开一切细节的公钥鲁棒水印算法.在具体描述了算法细节后,对算法进行了模型可行性实验和抗一般图像处理攻击实验.实验结果表明,该算法是可行的,所设计的算法具有较好的鲁棒性和较强的抗攻击能力.     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．